固体电解质Ba0.98Ce0.8Eu0.2O3-a的离子导电性及其燃料电池性能

非化学计量法;气体浓差电池;固体电解质Ba0.98Ce0.8Eu0.2O3-a的离子导电性及其燃料电池性能     

近红外光谱在蛋白质和含酰胺基团聚合物研究中的应用*

近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIR)是一种常用的无损表征手段,但谱带强度弱、交叠情况严重等缺点局限了它的应用范围。本文介绍了几种常见的改善近红外光谱技术不足的方法,如二阶导数法、二维相关光谱法和化学计量法等,并举例阐述了近红外光谱在蛋白质和含酰胺基团聚合物的结构和含量等方面的应用。这些方法对近红外光谱的定性定量分析起了很好的辅助作用,有效地拓宽了近红外光谱技术的应用领域。     

可见-近红外高光谱图像技术快速鉴别激光打印墨粉

为了使用快速、无损的方法区分激光打印文件使用的墨粉种类,利用高光谱成像技术结合化学计量法对6种激光打印墨粉的光谱数据进行建模和种类鉴别的研究。利用可见-近红外高光谱成像仪采集400~1 000 nm波段内的光谱数据,采用Savitzky Golay平滑、标准化、多元散射校正和标准正态变量变换4种方法分别对光谱数据进行预处理,而后分别建立随机森林(RF)、K最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和簇类独立软模式(SIMCA)模型,进而实现激光打印墨粉的种类鉴别。利用准确率、拒识率和误识率3个指标作为模型评价标准。实验结果显示,SVM和PLS-DA模型的效果最佳,准确率为100%,拒识率和误识率为0。基于可见-近红外高光谱成像技术可以实现激光打印墨粉的快速种类鉴别。